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CÁDIZ

DESCUBREN UNA HERRAMIENTA QUE DETECTA RECAÍDAS EN LA LEUCEMIA INFANTIL

  • “El resultado más consistente en los diferentes análisis fue la asociación entre una menor expresión del marcador CD38 y la recaída”.


Un grupo de investigadores de la Universidad de Cádiz, del departamento de Matemáticas, comprueba la eficacia de una herramienta de inteligencia artificial para predecir recaídas en niños con leucemia linfoblástica aguda. Para ello, los científicos han diseñado un algoritmo intuitivo para identificar a los pacientes con potencial de recaída en el momento del diagnóstico en la leucemia linfoblástica aguda infantil y en comparación con aquellos sin riesgo de recaída.

Uno de los objetivos de este trabajo ha sido mostrar el potencial de las aplicaciones de inteligencia artificial en el contexto médico. Así como contribuir a este campo de estudio en desarrollo, siendo publicado en la revista Cancers.

 

Se han analizado los datos de 54 pacientes pediátricos con leucemia linfoblástica aguda (LLA). En concreto:

“Utilizamos datos de citometría de flujo obtenidos en el momento del diagnóstico. Y basamos el análisis en dos conceptos: por un lado, el nivel de expresión en los marcadores de superficie. Y por otro, la frecuencia de las células dentro del mismo rango”. 

Según se refleja en la investigación, este equipo de matemáticos aplican para este estudio el denominado análisis discriminante lineal de Fisher (método empleado en estadística) para buscar diferencias significativas entre ambos grupos de pacientes. Y después, hacer una correlación con la información genética de los mismos. Tras el procedimiento, los resultados revelan que; “una mayor frecuencia de células B, con baja expresión de CD38 (una glucoproteína de la membrana de la célula), podría ser un indicador temprano del riesgo de recaída”. En palabras de estos científicos, “el resultado más consistente en los diferentes análisis fue la asociación entre una menor expresión del marcador CD38 y la recaída”. 

Es interesante aclarar que el “CD38 es un receptor presente en la superficie de una amplia variedad de células inmunes. Además, se considera un marcador de activación celular y funciona no solo como receptor, sino también como enzima”. 

Cabe recordar, que la leucemia linfoblástica aguda es el cáncer infantil más común y representa el 40% de todas las neoplasias pediátricas. Esta enfermedad se caracteriza por el crecimiento anormal de linfocitos inmaduros en la médula ósea. 

 

Los responsables de este estudio afirman que:

“Tanto la comunidad médica como nuestro equipo consideramos que esta herramienta de inteligencia artificial podría ser fundamental para mejorar el diagnóstico de LLA y optimizar el tratamiento. Seguimos recopilando datos para que, a partir de este 2021, podamos mejorar el algoritmo clasificador y también empezar a aplicarlo a leucemia T”.

De hecho, los científicos de la UCA siguen trabajando no solo para avanzar en este sentido, sino también en terapias con células CAR-T o tratamientos de inmunoterapias, entre otros.

 

El grupo de investigación está integrado por los algunos alumnos de: el departamento de Matemáticas de la Universidad de Cádiz; la Universidad de Castilla La Mancha; departamento de Hematología y Oncología Pediátrica del Hospital de Jerez; departamento de Hematología y Oncología Pediátrica del Hospital Virgen del Rocío; el departamento de Hematología y Oncología Pediátrica del Hospital Infantil Universitario Niño Jesús; la Universidad de Oviedo.

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